নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি বাধা স্তরের অর্থ কী?

Question

আমি ফেসনেট কাগজ পড়ছিলাম এবং তৃতীয় অনুচ্ছেদে প্রবন্ধে বলা হয়েছে:

পূর্ববর্তী মুখের স্বীকৃতিগুলি গভীর নেটওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে পরিচিত মুখ সনাক্তকরণের একটি সেট উপর প্রশিক্ষিত একটি শ্রেণিবদ্ধ স্তর ব্যবহার করে এবং তারপরে প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত পরিচয়ের সেট ছাড়িয়ে স্বীকৃতিকে সাধারণীকরণ করতে ব্যবহৃত একটি প্রতিনিধিত্ব হিসাবে একটি মধ্যবর্তী বাধা স্তরটি গ্রহণ করে।

আমি ভাবছিলাম যে একটি মধ্যবর্তী বাধা স্তরের দ্বারা তারা কী বোঝায়?

Comments

এটি গণনার গণনা হ্রাস করতে এবং পূর্ববর্তী স্তরের রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।

— কেএক্সএম নীরবতা

Answer 1

একটি বোতল স্তর একটি স্তর যা পূর্ববর্তী স্তরগুলির তুলনায় কয়েকটি নোড ধারণ করে। এটি হ্রাস মাত্রিকতার সাথে ইনপুটটির উপস্থাপনা পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এর উদাহরণ হ'ল অরৈখিক মাত্রা হ্রাস করার জন্য অটোর স্তরগুলিযুক্ত অটোরকোডারগুলির ব্যবহার।

উদ্ধৃতি সম্পর্কে আমার বোঝাটি হল পূর্বের পদ্ধতির মুখগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি গভীর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়। এরপরে তারা এই নেটওয়ার্কের প্রথম কয়েকটি স্তর , ইনপুট থেকে কিছু মধ্যবর্তী স্তর পর্যন্ত (যেমন, স্তরটি, ) । এই ইনপুট স্পেস থেকে একটি মাত্রিক ভেক্টর স্পেসে ম্যাপিং কার্যকর করে । তাই নোড সক্রিয়করণব্যবস্থা এর ভেক্টর তম স্তর, একটি বোতলের স্তর ম স্তর ইনপুটের একটি নিম্ন মাত্রিক উপস্থাপনা দেয়। মূল নেটওয়ার্কটি নতুন পরিচয় শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যাবে না, যার ভিত্তিতে এটি প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ছিল না। তবে,$k$$n_k$$n_k$$k$$k$$k$তম স্তরটি সাধারণভাবে মুখগুলির একটি ভাল উপস্থাপনা সরবরাহ করতে পারে। সুতরাং, নতুন পরিচয় শিখতে, নতুন শ্রেণিবদ্ধ স্তরগুলি ত্র স্তরের উপরে স্ট্যাক করে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। অথবা, নতুন প্রশিক্ষণ তথ্য থেকে উপস্থাপনা প্রাপ্ত subnetwork মাধ্যমে খাওয়ানো যাবে ম স্তর, এবং এই উপস্থাপনা অন্য কিছু ক্লাসিফায়ার খাওয়ানো যেতে পারে।$k$$k$